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納米能源所王中林/董凱團(tuán)隊 AFM: 多織物傳感器融合的自驅(qū)動身體傳感網(wǎng)絡(luò)用于步態(tài)識別與輔助康復(fù)訓(xùn)練
2023-05-10  來源：高分子科技

  步態(tài)作為一種常見的生物體行為特征，需要神經(jīng)系統(tǒng)、肌肉系統(tǒng)和骨骼系統(tǒng)的協(xié)同作用。由于年齡、體型、腿骨長度、肌肉力量的不同，甚至外部創(chuàng)傷的多樣性，每個人的步態(tài)表現(xiàn)出不同的動態(tài)特征。步態(tài)的主要特征可以反映一系列的生理、身體、神經(jīng)狀態(tài)，甚至心理問題。許多疾病對人體的影響都以步態(tài)畸形的形式展現(xiàn)出來。因此，對異常步態(tài)進(jìn)行分類，對揭示步態(tài)異常的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和影響因素具有重要意義，將有助于臨床診斷、指導(dǎo)康復(fù)訓(xùn)練和執(zhí)行療效評估。隨著人工智能技術(shù)與可穿戴步態(tài)監(jiān)測傳感器的結(jié)合，使得醫(yī)療診斷和治療更加數(shù)據(jù)化和科學(xué)化。這也將為康復(fù)輔助設(shè)備的設(shè)計和開發(fā)提供了數(shù)據(jù)支持。


  近日，中國科學(xué)院北京納米能源與系統(tǒng)研究所王中林院士/董凱青年研究員團(tuán)隊提出了一種基于全織物結(jié)構(gòu)的自驅(qū)動多點位運(yùn)動監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用于步態(tài)識別和輔助康復(fù)訓(xùn)練。 


圖1 自驅(qū)動多點位運(yùn)動監(jiān)測傳感網(wǎng)絡(luò)


  如圖1所示，通過將摩擦納米發(fā)電機(jī)（TENG）技術(shù)與傳統(tǒng)的紡織品制造工藝相結(jié)合，該傳感網(wǎng)絡(luò)不僅具有1.3 V·kPa-1的高壓力響應(yīng)靈敏度（<5kPa），還具有良好的可穿戴舒適性，如優(yōu)異的透氣性（165mm/s）和良好的透濕性（318 g·m-2·h-1）。作者詳細(xì)分析了在制備芯鞘復(fù)合紗線的過程中的動力學(xué)參數(shù)（圖2b），基于3D雙羅紋織物結(jié)構(gòu)的壓力傳感器在不同工作條件下的優(yōu)異傳感性能（圖3）。通過機(jī)器學(xué)習(xí)來分析肢體擺動的周期性信號和動態(tài)參數(shù)，基于該傳感網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別系統(tǒng)對五種畸形步態(tài)表現(xiàn)出高達(dá)96.7%的識別準(zhǔn)確度（圖4）。此外，基于上述自驅(qū)動多點位運(yùn)動監(jiān)測傳感網(wǎng)絡(luò)，作者還開發(fā)了一個可定制的輔助康復(fù)鍛煉系統(tǒng)，可用于監(jiān)測患者的鍛煉程度，觀察患者的恢復(fù)情況并及時指導(dǎo)干預(yù)。本工作驗證了機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的織物基自驅(qū)動傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在疾病診斷和個性化輔助康復(fù)領(lǐng)域的可行性。該工作以“A Self-Powered Body Motion Sensing Network Integrated with Multiple Triboelectric Fabrics for Biometric Gait Recognition and Auxiliary Rehabilitation Training”為題發(fā)表在《Advanced Functional Materials》上（Adv. Funct. Mater. 2023, 2303562）。文章通訊作者是王中林院士和董凱青年研究員，第一作者是博士生魏傳輝。該研究得到國家自然科學(xué)基金委、北京市自然科學(xué)基金委和科技部的支持。 


圖2 芯鞘復(fù)合紗線的制備與性能 


圖3 自驅(qū)動運(yùn)動監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的電輸出性能 


圖4 基于自驅(qū)動傳感網(wǎng)絡(luò)的高集成度步態(tài)識別與輔助康復(fù)系統(tǒng)


  中國科學(xué)院北京納米能源與系統(tǒng)研究所智能紡織課題組主要開展基于摩擦電效應(yīng)新型機(jī)電轉(zhuǎn)化纖維材料的起電機(jī)理、高性能研制和集成應(yīng)用研究，已經(jīng)在自主式供電與自驅(qū)動傳感智能纖維及織物方面取得了一系列創(chuàng)新性研究成果，相關(guān)研究成果發(fā)表在Nat. Common.、Sci. Adv.、Adv. Mater.、EES、Adv. Energy Mater.、Adv. Funct. Mater.、ACS Nano等期刊。


  智能紡織課題組常年招收化學(xué)、材料、電子、信息、生物、醫(yī)學(xué)、紡織等不同專業(yè)背景的碩士/博士研究生或聯(lián)合培養(yǎng)學(xué)生；也歡迎相關(guān)背景的博士申請博士后、助理研究員等科研崗位。歡迎有意向者請將簡歷發(fā)送至郵箱dongkai@binn.cas.cn.


  原文鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202303562

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